本发明涉及一种基于结构化分解的复合调制信号识别方法，包括：计算信号相位差分序列；以M为窗长，以K为步进，滑动截取相位差分序列并将其作为矩阵的列，构建相位差分矩阵D∈RM×L；构建优化目标函数，对相位差分矩阵进行结构化分解，得到结构化分解的稀疏分量、低秩分量、噪声分量，利用结构化分解结果，将相位差分矩阵的低秩分量和稀疏分量作为卷积神经网络的输入，对卷积神经网络进行训练，并利用训练好的网络对测试样本进行识别，输出类别标签。本发明不仅能适用于常规调制类型，对复合调制信号类型识别性能有显著的提升，为雷达电子侦察复杂调制信号稳健识别提供了一种有效手段。